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Edita cualquier imagen con Flux Kontext Dev LoRA

Flux Kontext Dev LoRA es un modelo de edición de imágenes que toma una foto de referencia y una instrucción de texto, y luego genera una versión modificada de esa imagen. Aborda la frustración habitual con los generadores estándar de texto a imagen que ignoran lo que ya tienes: en lugar de empezar desde cero, describes el cambio que quieres y el modelo lo aplica. Esto lo hace práctico para cambiar fondos, ajustar ropa o añadir efectos estilísticos a fotografías existentes. El modelo admite pesos LoRA personalizados, lo que significa que puedes cargar un modelo ajustado y entrenado para un personaje específico, una estética de marca o un estilo artístico, y aplicarlo durante el proceso de edición. La relación de aspecto de salida es totalmente configurable, desde 1:1 cuadrado hasta 16:9 panorámico y 21:9 cinematográfico, con una opción para coincidir exactamente con las dimensiones de tu imagen de entrada. También puedes ajustar directamente la escala de guía y los pasos de inferencia, intercambiando tiempo de cálculo por la fidelidad con la que el resultado se ajusta a tu prompt. En la práctica, esto encaja en cualquier flujo de trabajo que empiece con fotos reales en lugar de generación desde un lienzo en blanco. Un fotógrafo de moda puede cambiar el color de una prenda en una toma final sin necesidad de repetir la sesión. Un artista digital con un LoRA de personaje entrenado puede editar elementos de una escena manteniendo a ese personaje consistente en todo el conjunto. Abre Flux Kontext Dev LoRA en Picasso IA, coloca tu imagen de referencia y comprueba cuánto puede cambiar una sola instrucción.

Oficial

Black Forest Labs

231.9k ejecuciones

Flux Kontext Dev Lora

2025-07-18

Uso comercial

Edita cualquier imagen con Flux Kontext Dev LoRA

Tabla de contenidos

  • Descripción general
  • Cómo funciona
  • Preguntas frecuentes
  • Costo de Créditos
  • Características
  • Casos de uso
  • Ejemplos
Obtén Nano Banana Pro

Descripción general

Flux Kontext Dev LoRA es un modelo de edición de imágenes que aplica pesos personalizados de ajuste fino LoRA para generar o modificar imágenes a partir de un prompt de texto y una foto de referencia. En lugar de construir desde cero cada vez, comienzas con una imagen existente y describes lo que quieres cambiar, añadir o reinterpretar. En Picasso IA, esto significa ejecutar tus propios pesos de estilo sobre el modelo sin escribir una sola línea de código. Piénsalo como un editor de IA que ya conoce tu estética visual antes de que escribas la primera palabra.

Cómo funciona

  • Sube una imagen de referencia en formato JPEG, PNG, GIF o WebP y escribe un prompt que describa la edición o la escena que deseas.
  • Pega la ruta de tu archivo de pesos LoRA y luego usa el control deslizante de intensidad para controlar cuánto influye el ajuste fino en la salida.
  • Elige la relación de aspecto que mejor se adapte a tu proyecto entre opciones como 1:1, 16:9, orientaciones verticales y una configuración que coincida exactamente con tu imagen de origen.
  • Configura la resolución de salida (1 megapíxel o 0.25 megapíxeles), ajusta la escala de guía y elige el número de pasos de inferencia para equilibrar el detalle frente a la velocidad de generación.
  • Genera, previsualiza y descarga tu resultado en WebP, JPG o PNG con el nivel de calidad que hayas elegido.

Preguntas frecuentes

¿Necesito habilidades de programación o conocimientos técnicos para usar esto? No, solo abre Flux Kontext Dev LoRA en Picasso IA, ajusta la configuración que quieras y pulsa generar.

¿Es gratis probarlo? Picasso IA proporciona acceso a Flux Kontext Dev LoRA como parte de su biblioteca de modelos. Consulta la página del plan actual para ver los créditos del nivel gratuito y los límites de uso aplicables.

¿Qué son los pesos LoRA y dónde los consigo? Los pesos LoRA son archivos compactos de ajuste fino que enseñan al modelo un estilo, personaje o concepto visual específico. Puedes entrenar los tuyos usando flujos de trabajo estándar de ajuste fino, o usar pesos que ya hayas preparado. Introduce la ruta del archivo o una URL alojada en el campo lora_weights antes de generar.

¿Cuánto tarda una generación? La mayoría de las ejecuciones terminan en menos de 30 segundos con una resolución de 1 megapíxel y los 30 pasos de inferencia predeterminados. Bajar a 0.25 megapíxeles o reducir el número de pasos disminuye ese tiempo notablemente cuando iteras con rapidez.

¿Puedo controlar cuánto influye mi LoRA en la salida? Sí. El valor lora_strength va de 0 (sin influencia del ajuste fino) a 1 (influencia total). Los valores alrededor de 0.7 a 0.85 suelen mantener visible el estilo aprendido mientras siguen respondiendo claramente a tu prompt de texto.

¿Qué formatos de salida se admiten? Los resultados pueden guardarse como WebP, JPG o PNG. WebP y JPG admiten un ajuste de calidad de 0 a 100, así que puedes intercambiar tamaño de archivo por nitidez. PNG no tiene pérdida e ignora por completo el control deslizante de calidad.

¿Qué pasa si el resultado no coincide con lo que tenía en mente? Ajusta la escala de guía, cambia el número de pasos de inferencia o modifica hacia arriba o hacia abajo lora_strength. Establecer una semilla fija bloquea la composición, así puedes reformular tu prompt hasta que la salida se ajuste a tu visión.

Costo de Créditos

Cada generación consume 1 crédito

1 crédito

o 5 créditos para 5 generaciones

Características

Todo lo que este modelo puede hacer por ti

Compatibilidad con pesos LoRA

Carga cualquier modelo personalizado afinado para aplicar estilos o personajes específicos durante la edición.

Edición basada en instrucciones

Describe el cambio que quieres en texto simple y el modelo lo aplica a tu imagen de referencia.

Relaciones de aspecto flexibles

Genera en 12 formatos estándar, desde 1:1 cuadrado hasta 21:9 cinematográfico, o coincide exactamente con la imagen de entrada.

Escala de guía ajustable

Controla hasta qué punto la salida sigue tu prompt frente a cuán libremente interpreta el modelo.

Múltiples formatos de salida

Guarda los resultados como WebP, JPG o PNG, con ajustes de calidad de 0 a 100.

Resultados reproducibles

Establece una semilla para obtener la misma salida cada vez que ejecutes el mismo prompt y configuración.

Control de resolución

Elige entre salidas estándar de 1 megapíxel o compactas de 0.25 megapíxeles para adaptarlas a tus necesidades de producción.

Casos de uso

Sube una foto de producto y escribe una instrucción para cambiar su fondo por un entorno de estudio blanco y limpio

Aplica un modelo de estilo LoRA entrenado a un retrato para darle un aspecto de marca consistente en un conjunto completo de fotos

Edita la ropa de un personaje en una ilustración describiendo el cambio en texto, manteniendo intactos el rostro y la pose

Convierte una foto horizontal de paisaje a un formato vertical 9:16 describiendo cómo rellenar la nueva área del lienzo

Usa un LoRA de personaje para colocar una figura ficticia en una escena de foto real mediante un breve prompt descriptivo

Cambia el color de un producto en una foto existente escribiendo una instrucción como 'cambia la bolsa a cuero azul marino oscuro'

Genera una serie de variaciones de una imagen a partir de una referencia ejecutando distintas instrucciones de edición en secuencia

Ejemplos

make this object fluffy
Entrada
Input 1
Resultado
make this object fluffy
4.4s
Ver Ejemplo
Glittering Portrait with dark shadows
Entrada
Input 1
Resultado
Glittering Portrait with dark shadows
4.6s
Ver Ejemplo
render this image like a ps1 game (no UI)
Entrada
Input 1
Resultado
render this image like a ps1 game (no UI)
4.4s
Ver Ejemplo
make this person look real, bad skin
Entrada
Input 1
Resultado
make this person look real, bad skin
6.2s
Ver Ejemplo
give this person a big head
Entrada
Input 1
Resultado
give this person a big head
4.7s
Ver Ejemplo
the camera zooms out to show him spreading his arms in prayer, with a church full of people
Entrada
Input 1
Resultado
the camera zooms out to show him spreading his arms in prayer, with a church full of people
4.4s
Ver Ejemplo
Place it
Entrada
Input 1
Resultado
Place it
4.7s
Ver Ejemplo

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